Entrenamiento Especializado

Modelado Econométrico con EViews: Modelos de Regresión Lineal y Series de Tiempo

Directores, Analistas, Profesionales, Estudiantes, Investigadores y en general a todas las personas que por su labor estén interesadas en profundizar los conceptos necesarios de Modelado Econométrico y su implementación en Eviews.
  • Interpretar los estadísticos y resultados generados para el análisis y toma de decisiones.
  • Estimar y validar los supuestos del Modelo de Regresión Tradicional.
  • Revisar los conceptos necesarios para el Análisis y Estimación de Modelos de Series de Tiempo.
Introducción al manejo de EViews
  • Menú de Ayuda.
  • Tipos de Objetos.
  • Importación de Datos.
  • Conversión de Frecuencias en Series de Tiempo.
  • Análisis Descriptivo de la Información: Principales Momentos de la Distribución de Probabilidad.
  • Prueba de Normalidad de Jarque Bera.
  • Pruebas de Hipótesis.
  • Gráficos para presentación de Resultados: Histograma, Boxplot, Scatter Plot.
  • Principales funciones Matemáticas y Estadísticas para la generación de variables. 

Modelo de Regresión Lineal
  • Propiedades deseables de los Estimadores.
  • Estimación e Interpretación del Modelo de Regresión.
  • Formas funcionales para la interpretación de resultados.
  • Pruebas de Significancia Individual y Global del Modelo de Regresión.
  • Validación de Supuestos y Pruebas de Diagnóstico.

Modelo de Regresión Lineal
  • Propiedades deseables de los Estimadores.
  • Estimación e Interpretación del Modelo de Regresión.
  • Formas funcionales para la interpretación de resultados.
  • Pruebas de Significancia Individual y Global del Modelo de Regresión.
  • Validación de Supuestos y Pruebas de Diagnóstico.

Fundamentos de Series de Tiempo
  • Definición de Proceso Estocástico.
  • Definición de Series de Tiempo.
  • Componentes de una Serie de Tiempo: (Tendencia, Estacionalidad, Ciclicidad, Outliers, Intervenciones y Aleatoriedad).
  • Diferencia entre Etapa de Ajuste, Validación y Pronóstico.
  • Estadísticas de Error: (RMSE, MAD, MPE, MAPE y Coeficiente de Desigualdad de Theil)
  • Técnicas de Suavizamiento y Pronóstico: (Promedio Móvil Simple y Doble, Suavización Exponencial Simple, Suavización Exponencial Doble de Brown, Método de Holt y Método de Holt-Winters).
  • Desestacionalización de una Serie de Tiempo: Regresión y Promedio Móvil.
  • Estacionariedad Débil y Fuerte.
  • Funciones de Autocovarianza y Autocorrelación.
  • Transformaciones para obtener Estacionariedad: (Orden de integración, Prueba de Raíz Unitaria Dickey Fuller Aumentada).
  • Caminatas Aleatorias: (Ruido Blanco, Prueba Ljung-Box). 

Metodología Box - Jenkins (ARIMA)
  • Función de Autocorrelación Parcial.
  • Identificación de Modelos ARIMA. Procesos MA, Procesos AR.
  • Estimación de Modelos ARIMA. Diagnóstico y Pronóstico de Modelos ARIMA.
  • Modelos ARIMA con Estacionalidad.
  • Condiciones de Estacionariedad e Invertibilidad.
  • Criterios de información para definir número de rezagos.
  • Modelos SARIMA.
  • Pronóstico con Modelos ARIMA y SARIMA.

Modelos VAR-VEC
  • Modelos VAR: Tratamiento Multivariante de Series Temporales.
  • Causalidad en el Sentido de Granger.
  • Análisis de Cointegración: (Procedimientos de EngleGranger y de Johansen).
  • Modelo de Mecanismos de Corrección de Error MCE.
  • Interpretación de Resultados: (Función de Impulso Respuesta y Descomposición de Varianza).
  • Pronóstico

Temas Adicionales
  • Volatilidad Dinámica: EWMA (Exponential Weighted Moving Average).
  • Riesgo de Mercado: VaR Paramétrico.
  • Modelos con Volatilidad Condicional: ARCH-GARCH.
  • Técnicas de Causalidad Temporal: Correlación Cruzada.
Miguel Ángel Bello Bernal, Mag.
Instructor de econometría y riesgo en Software Shop para Latinoamérica, economista de la Universidad de la Salle, con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, actualmente está cursando la Maestría en Finanzas Cuantitativas en la Universidad del Rosario en Colombia. Se ha desempeñado como profesor de estadística, toma de decisiones y econometría financiera en especializaciones y maestrías en varias Universidades de Colombia, como: CESA, Universidad del Norte, Universidad del Rosario, Universidad EAFIT, Universidad Piloto y Universidad Jorge Tadeo Lozano. Ha impartido entrenamientos especializados en materia de análisis de riesgos en entidades internacionales como: Comisión Nacional de Acreditación (Chile); Ministerio de Economía y Finanzas del Perú, OSITRAN, Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental del Perú (Perú); Banco Económico de Bolivia, Banco Fassil S.A., Universidad Privada de Santa Cruz (Bolivia); Superintendencia de Industria y Comercio, Fondo Nacional del Ahorro, Grupo Saludcoop, La Equidad Seguros, FINDETER S.A., Bolsa de Valores de Colombia, Cámara Colombiana de Infraestructura, Universidad EAFIT, Fundación Universidad de América (Colombia); Banco Central de Costa Rica, Banco Popular y de Desarrollo Comunal de Costa Rica (Costa Rica).

Miller Janny Ariza
Estadístico y Licenciado en Matemáticas con fundamentos en métodos cuantitativos, con amplio fundamento matemático enfocado en tópicos de análisis de datos, econometría, series de tiempo y modelos predictivos, con amplia experiencia en diseño y manipulación de bases de datos para fines estadísticos. Presentó competitividad y agilidad en la aplicación de métodos estadísticos en el análisis de datos y la formulación de modelos que contribuyan a la solución de problemas de investigación, utilizando para esto softwares como; SAS, SPAD, R, EVIEWS, CRYSTAL BALL, RISK SIMULATOR, MINITAB, SPSS (PASW Statistics), CLEMENTINE(PASW Modeler), entre otros

Mayores informes:
Entrenamientos@Software-Shop.com

Descripción:

El modelado econométrico es un arte y una herramienta de gran utilidad en el análisis descriptivo e inferencial de la información económica y financiera, los modelos teóricos desarrollados para la Economía y Finanzas son indispensables para la interpretación y el pronóstico de series financieras.

A lo largo del Entrenamiento se revisarán algunos conceptos relevantes para la comprensión de las técnicas para el modelado econométrico y su perfecta implementación con el software EViews.

Información General:

Duración:
24 Horas
Fecha Inicio:
Mie. 13 de Jun de 2018
Horarios:
Fechas:
Junio 13, 14, 15, 19, 20 y 21 de 2018

De:
4:00 pm a 8:00 pm 
Sesiones de 4 horas

Lugar:
Universidad Piloto de Colombia
Sede Postgrados Edificio S Piso II Aula 201


Ciudad:
Bogotá (Bogotá, Colombia)
Lugar:
Universidad Piloto de Colombia

Herramientas de apoyo:


Tarifas y descuentos:

Mayores informes de inscripción y costos:

José Luis Florían

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Patricia Cuneo

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Rocio Forero

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